Samouczenie maszyn i sztuczna inteligencja (AI)
Innowacyjna praca.
Wyjątkowe wrażenia.
Osoby pracujące w dziale samouczenia maszyn i sztucznej inteligencji (AI) dbają o to, by wszystkie produkty Apple dostarczały niesamowitych wrażeń, umożliwiając milionom ludzi robienie tego, o czym wcześniej nawet im się nie śniło. Ponieważ w każdym urządzeniu Apple sprzęt i oprogramowanie są w pełni zintegrowane, nasi badacze i inżynierowie mogą ze sobą skuteczniej współpracować i poprawiać doświadczenie użytkownika, chroniąc jednocześnie jego dane. Dołącz do nas, by tworzyć produkty i publikować badania, które zmienią świat.
Wybierz zespół dla siebie i stwórz z nami własną historię.
Machine Learning Infrastructure
Buduj fundamenty, na których opierają się najbardziej innowacyjne produkty Apple. W tym zespole będziesz zapewniać najznakomitszym badaczom na świecie dostęp do najlepszych komputerów, pamięci masowych i narzędzi analitycznych, by mogli rozwiązywać najtrudniejsze problemy w dziedzinie samouczenia maszyn. Ponadto to Apple, więc Twój zespół będzie wprowadzał innowacje w każdym obszarze: sprzęcie, oprogramowaniu, algorytmach. Bo właśnie tu zajmujemy się tym wszystkim. Obszary pracy to m.in. inżynieria systemów zaplecza, analiza danych, inżynieria platform i inżynieria systemów.
Zobacz stanowiska dostępne w dziale Machine Learning Infrastructure
Deep Learning and Reinforcement Learning
Dołącz do zespołu badaczy i inżynierów z potwierdzonym doświadczeniem w różnych obszarach samouczenia maszyn: uczeniu nadzorowanym i nienadzorowanym, modelach generatywnych, uczeniu opartym na zależnościach czasowych, wielomodalnych strumieniach wejściowych, uczeniu głębokim ze wzmacnianiem, odwróconym uczeniu ze wzmacnianiem, teorii decyzji i teorii gier. Ten zespół z zapałem prowadzi badania w dziedzinie uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji (AI), by rozwiązywać realne problemy o dużej skali. Obszary pracy to m.in. uczenie głębokie, uczenie ze wzmacnianiem i badania.
Zobacz stanowiska dostępne w dziale Deep Learning and Reinforcement Learning
Natural Language Processing and Speech Technologies
Tę grupę tworzy zespół naukowców prowadzących badania praktyczne w wielu różnych obszarach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Dołącz do nich, by pracować nad rozumieniem języka naturalnego, tłumaczeniem maszynowym, rozpoznawaniem nazw własnych, odpowiadaniem na pytania, segmentacją według tematów i automatycznym rozpoznawaniem mowy. Ten zespół badawczy pracuje, wykorzystując zazwyczaj ogromne ilości danych i innowacyjne metody uczenia głębokiego, by rozwiązywać problemy, których doświadczają użytkownicy na całym świecie – w językach z całego świata. Obszary pracy to m.in. inżynieria języka naturalnego, modelowanie języka, inżynieria oprogramowania do syntezy mowy, inżynieria środowisk oprogramowania do analizy mowy, analiza danych i badania.
Zobacz stanowiska dostępne w dziale Natural Language Processing and Speech Technologies
Computer Vision
Zacznij pracować nad najtrudniejszymi zagadnieniami w dziedzinie wizji i percepcji komputerowej. Zostań częścią multidyscyplinarnego zespołu, który opracowuje algorytmy do analizy i konsolidacji złożonych strumieni danych z czujników. Ten zespół zajmuje się wszystkim od algorytmów wstępnego przetwarzania obrazów po głębokie sieci neuronowe do wykrywania obiektów, cały czas dbając o zachowanie równowagi między poprawnością algorytmów a wydajnością obliczeniową. Obszary pracy to m.in. wizja komputerowa, analiza danych i uczenie głębokie.
Zobacz stanowiska dostępne w dziale Computer Vision
Applied Research
Zacznij zmieniać przełomowe pomysły w rewolucyjne rozwiązania. Weźmiesz udział w badaniach podstawowych i stosowanych nad samouczeniem maszyn, które są ukierunkowane zarówno na opracowywanie, jak i integrowanie algorytmów. W roli inżyniera oprogramowania odpowiedzialnego za projekty badawczo-rozwojowe zaczniesz tworzyć najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego, dzięki którym obecne i przyszłe produkty oraz usługi Apple będą pomagać dbać o zdrowie, ułatwiać dostępność i chronić prywatność. Obszary pracy to m.in. inżynieria platform uczenia maszynowego, inżynieria systemów, analiza danych i nauki stosowane.